Les volumes de télémétrie des entreprises augmentent à mesure que celles-ci étendent leur utilisation de l’IA, et nombre d’entre elles s’attendent à ce que l’IA agentique accélère cette croissance. Une enquête d’Omdia menée auprès de plus de 300 décideurs informatiques en Amérique du Nord et en Europe occidentale a révélé que les répondants prévoient, au cours des deux prochaines années, une multiplication moyenne par 9,5 de la télémétrie issue des charges de travail d’IA agentique. Près de la moitié s’attendent à une hausse comprise entre six et 100 fois.

L’enquête a également révélé que cette augmentation est déjà en cours : plus de la moitié des répondants ont déclaré que leur volume de télémétrie avait plus que triplé au cours de l’année écoulée, soit une hausse moyenne de 3,7 fois. Les charges de travail d’IA et d’Apprentissage automatique représentaient environ 43 % de cette croissance.

De nombreuses organisations affirment ne pas être prêtes à gérer les volumes de données attendus. Environ deux tiers se sont décrites comme étant seulement moyennement préparées ou moins, tandis que 22 % ont déclaré ne pas avoir commencé à examiner les implications liées aux données. Dans le même temps, 35 % ont indiqué que l’IA agentique était largement déployée.

Les coûts de surveillance ont déjà des répercussions sur les projets. Parmi les organisations menant des initiatives d’IA agentique, 69 % ont déclaré que les coûts d’observabilité dépassaient leurs dépenses en calcul et en infrastructure. Les dépenses annuelles moyennes en observabilité se sont élevées à 3,17 millions de dollars, en hausse de 28 % sur un an, et 81 % ont indiqué chercher des moyens de les réduire.

Cette pression financière a également entraîné des retards ou des annulations : 59 % des répondants ont déclaré que leur organisation avait mis fin à au moins un déploiement d’IA agentique ou l’avait reporté parce que la surveillance était trop coûteuse. L’article indique que la surveillance de la cybersécurité, la conformité et la détection des fraudes comptaient parmi les domaines touchés par les projets suspendus ou annulés.

L’article soutient que les systèmes d’observabilité classiques, qui ingèrent généralement de grands volumes de données avant de les traiter, pourraient peiner à mesure que la télémétrie augmente. Il évoque les pipelines de télémétrie, capables d’acheminer, de filtrer, d’enrichir et de gouverner les données avant qu’elles n’atteignent les plateformes d’observabilité. Selon l’enquête, les organisations disposant d’un pipeline étaient 50 % plus susceptibles de se sentir prêtes à faire face à une multiplication par six ou plus des données ; celles dont les déploiements étaient matures étaient 80 % plus susceptibles d’avoir évité les difficultés liées aux coûts opérationnels.

L’intérêt pour ces outils est élevé : 97 % des organisations interrogées avaient mis en place un pipeline de télémétrie ou envisageaient de le faire, et 70 % évaluaient activement les différentes options. Les répondants ont le plus souvent donné la priorité à l’acheminement vers plusieurs destinations, à la réduction et à l’échantillonnage des données, ainsi qu’à l’acheminement fondé sur le contenu.

Sources: TechRadar.